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分享计划: chenghwn 2011-6-24 15:21; 对于智能软件的刺激、注意、奖惩预期、目的的具体确定……，这一完整具体的兴奋过程、兴奋特点，现以基本想清楚。是到再对智能软件的编写这篇文章进行一下修改的时候了。已同步至 chenghwn的微博; 个人分类: 智能科学|779 次阅读|0 个评论

分享想像补充: chenghwn 2011-6-23 20:56; 想像是种特殊的回忆。完善的想像能力是学习的结果。在某一环境状态下进行想像能带来奖赏，今后在这一环境状态下，进行类似的相似便可能成为目的，最终可能习惯化。普通性回忆与想像性回忆，注意力的分配不同，这种分配能力是奖惩学习选择的结果。在某些情况下进行普通性回忆能完成任务，而某些其它情况下进行想像性回忆能 ...; 个人分类: 智能科学|665 次阅读|0 个评论

分享强度中枢: chenghwn 2011-6-22 21:05; 强度中枢感知兴奋强度，也就感知错误与不熟练（根据我前面的讨论可知，习惯性兴奋兴奋振幅低而转换速度慢，也就是兴奋强度低。而错误的不熟练的兴奋相对来说应强度高），并参与动力预期，最终习惯性注意。当然动力学预期、目的转换过程、朝向反应等等都会设计到强度中枢，也就会在这些功能中发挥相应的作用。前面设计 ...; 个人分类: 智能科学|699 次阅读|0 个评论

分享个性的思想、行为: chenghwn 2011-6-18 11:02; 在什么情况下（条件下）进行普通回忆，在什么情况下进行想像，在什么情况下进行推理……，都是奖惩学习并习惯化的结果。模糊兴奋、规则记忆、注意在诱发回忆、想像、推理（也包括其它各种个性的思想、行为）的发生过程中发挥着重要的作用。“什么情况下（条件下）”情况与条件需要我们感知注意到这些情况与条件，在这 ...; 个人分类: 智能科学|742 次阅读|0 个评论

分享推理补充: chenghwn 2011-6-17 15:14; 推理是简单的问题。短期记忆、模糊兴奋、注意在其中发挥重要的作用。我们记忆了规则。只需要注意与规则相符的特点，分配注意力就会完成推理回忆。比如某人喜欢用空间标示进行推理。比如 A 比 B 高， B 比 C 高，那么 A 比 C 高。以上关系，某人喜用空间位置来标记。 ...; 个人分类: 智能科学|1082 次阅读|0 个评论

分享奖惩学习: chenghwn 2011-6-13 20:36; 我以前讨论的奖惩学习是下文的基础。下文的讨论是对以前讨论的扩展，同时也更接近我们的认知学习方式。我们的学习过程就是：在习得某能力的过程中（完成目的），需要注意某些条件或对象（成为亚主注意目的），通过不断的学习最后不需要进行这些注意便能完成目的，能力也熟练化，比如我们对写毛笔、使用筷子的学习等等 ...; 个人分类: 智能科学|710 次阅读|0 个评论

分享目的中枢: chenghwn 2011-6-10 22:06; 在讨论智能的过程中，为了更好的讨论，仍然需要亚主注意目的这个概念（它本身是个功能概念，是不会错的），根据功能与结构的关系，也应有亚主注意目的中枢，但它们都可用现有的主注意目的中枢及其功能来代替，因而，这里我将它们统称为目的中枢。当然，单独设置强大的亚主注意目的中枢及注意力分配中枢可能会使智能机 ...; 个人分类: 智能科学|778 次阅读|0 个评论

分享完成目的的过程: chenghwn 2011-5-25 15:30; 在完成目的的过程中需要注意的： 1 、对那些能带来利益冲突且需要注意的对象应分配注意力。 2 、需要状态性兴奋。 3 、能影响目的完成对象或因素需分配注意目的。 4 、多任务。以前这些功能的完成，我都归入亚主注意目的，现在不需要了。在目的完成过程中那些重要事件或因素能与主注意目的对象 ...; 个人分类: 智能科学|793 次阅读|0 个评论

分享主注意目的对象: chenghwn 2011-5-24 16:15; 1 、一个对象要能产生强的奖惩预期，它或与之相似的对象必须有奖惩经验。也就是说它或与它相似的对象必然与奖惩预期中枢相应的记忆柱建立有兴奋性记忆联系。如果这个对象是主注意对象，而它的动力预期大于目的对象的动力，它在奖惩预期中枢存在对应的记忆柱群，这个记忆柱群在状态中枢应有对应的记忆柱群，这 ...; 个人分类: 智能科学|778 次阅读|0 个评论

分享主注意目的与亚主主目的: chenghwn 2011-5-22 20:57; 奖惩预期越强则对应的成为主注意对象的状态中枢中的记忆柱兴奋的也越强，它就会与主注意目的对象建立越强的记忆联系。而这种记忆联系是短期的记忆。那么在短时间期内，追求主注意目的的过程中，主注意目的对象会周期的强烈易化兴奋这群记忆柱，从而使皮质相应的记忆柱更易被兴奋。当然这种记忆联系如没有新的奖惩预期 ...; 个人分类: 智能科学|698 次阅读|0 个评论

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